嵌入式設(shè)備中OpenCV與攝像頭的接口適配方法（上）

OpenCV數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與嵌入式內(nèi)存優(yōu)化

STM32平臺(tái)移植OpenCV的關(guān)鍵步驟與避坑技巧（下）

STM32平臺(tái)移植OpenCV的關(guān)鍵步驟與避坑技巧（上）

OpenCV 中的物體識(shí)別：從傳統(tǒng)檢測(cè)到深度學(xué)習(xí)集成

OpenCV 中的人臉識(shí)別：從檢測(cè)到身份確認(rèn)

如何在米爾RK3576開(kāi)發(fā)板上板端編譯OpenCV并搭建應(yīng)用

因此，我們可以在米爾RK3576開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行opencv代碼，來(lái)完成一些視覺(jué)內(nèi)容，充分發(fā)揮該板的性能。要先編譯opencv需要一些預(yù)先的準(zhǔn)備工作首先更新軟件包并安裝必要的依賴(lài)：

OpenCV行人檢測(cè)--米爾基于全志T527核心板開(kāi)發(fā)板

本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開(kāi)發(fā)板（米爾基于全志 T527開(kāi)發(fā)板）的OpenCV行人檢測(cè)方案測(cè)試。

使用索貝爾濾波器添IP加到HDMI直通中，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像處理

這一次，我們將在Vitis HLS 2022.2和PYNQ-Z2 HDMI用法- 2:HDMI Passthrough中結(jié)合構(gòu)建和安裝OpenCV來(lái)執(zhí)行實(shí)時(shí)索貝爾濾波器圖像處理。

OpenCV行人檢測(cè)--基于米爾全志T527開(kāi)發(fā)板

本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開(kāi)發(fā)板（米爾基于全志 T527開(kāi)發(fā)板）的OpenCV行人檢測(cè)方案測(cè)試。摘自?xún)?yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗

基于樹(shù)莓派的目標(biāo)檢測(cè)使用TensorFlow和OpenCV

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠在一張圖像中識(shí)別多個(gè)物體的綜合機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。然而，隨著深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的最新進(jìn)展，開(kāi)發(fā)這種多目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)變得更加容易。在這里，我們將使用TensorFlow和OpenCV與樹(shù)莓派構(gòu)建對(duì)象檢測(cè)模型。

基于OpenCV的機(jī)器人分揀系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要:隨著電商平臺(tái)的發(fā)展,快遞行業(yè)的整體規(guī)模迅速壯大,在物流成交量比較高的狀態(tài)下,極容易出現(xiàn)"錯(cuò)件"分揀、快遞分揀速度慢等問(wèn)題,將嚴(yán)重影響快遞包裹分揀。現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)的性能、功能等方面進(jìn)行研究,用機(jī)械臂代替人工分揀,設(shè)計(jì)出一種基于OpenCV圖像識(shí)別的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng),進(jìn)一步提升了工業(yè)機(jī)器人分揀水平。

基于機(jī)器視覺(jué)的鞋模噴膠系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘 要 ：為解決制鞋行業(yè)中噴膠精度不高、靈活性差、生產(chǎn)效率低的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺(jué)的鞋模噴膠系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件由工業(yè)攝像頭、工控機(jī)及路由器構(gòu)成，軟件則采用圖像識(shí)別庫(kù) OpenCV 與圖形界面應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)框架 Qt 編程實(shí)現(xiàn)，并部署在 Linux 操作系統(tǒng)上運(yùn)行。經(jīng)實(shí)際測(cè)試，該系統(tǒng)可針對(duì)不同類(lèi)型鞋模噴膠，具有較高的靈活性，對(duì)于位置擺放不一的鞋模亦可噴涂，精確度高，達(dá)到了提高制鞋企業(yè)生產(chǎn)效率、節(jié)約成本的目的。

基于C++語(yǔ)言與OpenCV的分布式孔徑成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘 要：針對(duì)分布式孔徑數(shù)字全息系統(tǒng)要求保密性高，數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)，文中設(shè)計(jì)了基于C++語(yǔ)言與OpenCV函數(shù)庫(kù)的三孔徑數(shù)字成像系統(tǒng)軟件。軟件首先對(duì)各孔徑間裝配導(dǎo)致的再現(xiàn)像縮放、旋轉(zhuǎn)誤差進(jìn)行校正，然后進(jìn)行孔徑綜合，并通過(guò)微軟基礎(chǔ)類(lèi)庫(kù)進(jìn)行人機(jī)界面的編寫(xiě)。

基于OpenCV的交通視頻感知處理程序框架

摘要：為了實(shí)現(xiàn)交通視頻信息的感知和提取，采用基于MFC并使用OpenCV進(jìn)行視頻處理的可視化編程方法，通過(guò)構(gòu)造一個(gè)包含常見(jiàn)操作的C++類(lèi)，同時(shí)以O(shè)penCV中的相關(guān)函數(shù)為接口，建立了一個(gè)視頻處理程序架構(gòu)，來(lái)實(shí)現(xiàn)MFC應(yīng)用程序?qū)penCV算法的融合，以智能地感知和處理交通視頻中的信息。

如何用Opencv實(shí)現(xiàn)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別玩石頭剪刀布？

要想運(yùn)行該代碼，請(qǐng)確保安裝了：python 2.7，opencv 2.4.9 效果如下： 算法如下：

在Python下使用OpenCV的技巧教程與典型應(yīng)用案例

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)不是在講Python而是講在Python下使用OpenCV。本篇將介紹和深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理階段最相關(guān)的基礎(chǔ)使用，并完成4個(gè)有趣實(shí)用的小例子： - 延時(shí)攝影小程序 - 視頻中截屏

開(kāi)源生物特征識(shí)別庫(kù)OpenBR和OpenCV等術(shù)語(yǔ)解釋

一、開(kāi)源生物特征識(shí)別庫(kù) OpenBR OpenBR 是一個(gè)用來(lái)從照片中識(shí)別人臉的工具。還支持推算性別與年齡。 使用方法：$ br -algorithm FaceRecogn

計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用之OpenCV基礎(chǔ)教程

從工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)包括許多有趣應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。許多這樣的系統(tǒng)在原型和實(shí)現(xiàn)階段都要用到開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué) (Open Source Computer Vision Libr

opencv中三種常見(jiàn)數(shù)據(jù)容器：Mat，cvMat和IplImage及它們編程顯示圖像的差異

　　opencv中常見(jiàn)的與圖像操作有關(guān)的數(shù)據(jù)容器有Mat，cvMat和IplImage，這三種類(lèi)型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類(lèi)型側(cè)重于計(jì)算，數(shù)學(xué)性較高，openCV對(duì)Mat類(lèi)型的計(jì)算也進(jìn)